江苏省水土流失动态监测降雨侵蚀力因子站点密度优化研究

为进一步提高水土流失动态监测精度,基于江苏省水土流失动态监测现设的74个站点和江苏省水文站网399个降雨监测站点的降雨参数计算降雨侵蚀力,采用克里金插值法获取其空间分布特征,并通过分层抽样、误差对比等方法分析不同站点密度对降雨侵蚀力计算结果的影响,进而探讨研究区的最优站点密度。结果表明:①基于现用水土流失动态监测站点数据计算的降雨侵蚀力(R动)与基于全省总站点数据计算的降雨侵蚀力(R真)在空间分布上大体一致,总体呈从南到北的递减趋势,主要在极值区域存在较大差异;②随着站点密度增加,R_(动)与R_(真)的结果差异减小,降雨侵蚀力计算精度增加,在站点数从200增加为300时,差异显著减小;③基于优化站点(287个)计算的降雨侵蚀力(R_(287))与基于全省总站点数据计算的降雨侵蚀力(R_(真))的空间分布趋势基本一致,差异较小。根据研究区降雨量数理特征,采用样本量公式计算得到最优站点数量为287个。

站点密度及插值方法对ET_0空间插值精度的影响

流域参考作物蒸发蒸腾量(ET0)插值方法的研究对流域尺度作物耗水时空变化规律有重要意义。该文通过海河流域162个国家农业气象站3a(2003-2005年)旬值气象资料,利用Penman-Monteith公式计算了这些站点ET0,采用ArcGIS软件中常用的Spline、IDW和Ordinary Kriging(OK)法,以及近些年研究较多的线性回归Regression插值法,对不同站点密度条件下的ET0进行空间插值。分析了各空间插值方法在不同站点密度条件下的优劣性,并且给出了本流域内各种站点密度范围条件下计算ET0最适宜的插值方法。结果表明以站点密度1.3个/万km2为界,当站点密度低于此密度时,推荐使用Regression插值法;当站点密度大于1.3个/万km2时,推荐使用IDW和OK插值法;当站点密度大于4.3个/万km2,以上三种插值法并无显著差别;不推荐使用Spline插值法。

站点密度对泥石流当日雨量和前期有效雨量计算的影响

研究气象站点密度在当日雨量和前期有效雨量因子内插中的影响程度，对提高对这2个因子的内插精度有重要的意义。本文针对我国东南地区87个泥石流灾害点和207个站点的降水资料，建立站点密度在5％～100％间变化的空间采样方案，采用反距离加权法（IDW）计算不同站点密度下泥石流灾害点的当日雨量和前期有效雨量。利用分位数方法对站点密度与当日雨量和前期有效雨量的关系进行分析，结果表明：诱发泥石流灾害的当日雨量和前期有效雨量的内插值，均随着气象站点密度的降低呈减少趋势；前期有效雨量的内插值相对于当日雨量的内插要稳定一些。在站点密度大于5％的情况下内插的前期有效雨量可以保持60％以上的雨量值，而当日雨量只大于30％。

站点密度对复杂地形PRISM月降雨空间插值精度的影响

【目的】利用降雨和高程与坡向等地形因子之间关系,分析站点密度对于坡面回归方程模型(PRISM)插值精度的影响,探究该模型的适用范围。【方法】以北京西北山区为例,基于研究区数字高程模型(DEM)、山地自动气象站点数据和降雨数据计算插值结果,采用反距离加权法(IDW)、克里金法(Kriging)和样条函数法(Spline)等插值方法,以及交叉验证和实测数据验证等方法进行数据对比,分析站点密度对插值结果的影响。【结果】当站点密度从0.55×10^(-2)个/km^2降低到0.18×10^(-2)个/km^2时,各种插值方法的插值精度均随站点密度的减少而降低,PRISM模型的变化程度最大,Spline的变化程度最小;同时当站点密度逐渐降低至0.18×10^(-2)个/km^2时,PRISM模型的插值误差超越Kriging和IDW,但仍在Spline之上。【结论】当站点密度较低时,PRISM模型优势不明显,建议使用IDW和Kriging。

基于逐时降水站点资料空间插值方法对比研究

自动站降水资料的格点化是目前气象业务及研究亟需解决的问题,空间插值方法是数据格点化最直接有效的方法。本文选取3个降水个例分别作为大范围强降水、大范围弱降水和局地强对流3种类型降水的典型代表,采用8种常用的插值方法,设计3组试验,通过交叉检验对比8种插值方法降水的插值效果及站点密度对插值效果的影响。结果表明:高密度站点试验表明(站点平均距离约为9.0 km),8种插值方法降水的插值效果依次为CR、IW、NN、LP、KR、TL、MQ和SP,8种插值方法之间的差异小于样本间的差异,即插值效果主要取决于站点的分布而不是插值的方法。低密度站点试验表明(站点平均距离约为30.0 km),大范围降水个例(包括大范围强降水和大范围弱降水)插值的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)显著增大,不同插值方法之间的差异也增大;而局地强对流个例中,插值后均方根误差增大幅度较小,不同插值方法之间的差异较小。利用CR、IW和NN等3种插值方法开展站点密度敏感性试验,试验表明站点密度提高有利于减小降水插值误差,但站点平均距离达13.0 km甚至更密时,降水误差减小的趋势变缓。

对郑州市地铁1号线站点选址合理性的评价

由于城市轨道交通建设的高成本性,站点布局的合理与否对城市轨道交通的运营效率、建设和运营费用及沿线土地开发利用等都将产生具大的影响。为此,在全面分析从站点设置的便利性以及地铁建成后与城市公共交通的协调性的基础上,通过对人口密度与地铁站点密度的曲线拟合,得到了很高的相关系数,得出了郑州市地铁1号线站点选址是合理的结论,为郑州市在对以后的地下空间的开发利用与可持续发展的规划时提供参考。

基于手机数据的轨道交通站点吸引范围研究——以成都市为例

站点吸引范围的大小直接影响轨道交通的客流效益,也是城市交通一体化水平的重要体现.本文整合大数据挖掘和分析技术,以成都市现状运营的轨道交通网络为基础,基于手机信令数据获取了轨道吸引客流的真实空间分布规律,定义并量化了轨道交通站点的综合影响范围、及其关键影响因素(站点密度、职住分布、站点可达性),通过聚类分析、交叉分析等统计手段,构建了成都市站点吸引范围与其影响因素之间的相关关系,为成都市轨道交通站点吸引范围提供合理取值建议,进而为轨道接驳规划、客流预测、站点布局规划等实际工作提供参考依据.

雨量计密度对校准雷达估测降水的影响及单点对校准的贡献

利用新一代天气雷达基数据资料和天津三次不同类型降水天气过程的降水量资料,采用变分校准方法,以校准区域内所有雨量计校准雷达得到的估测降水场作为"真值场",对比分析14种不同密度雨量计网校准雷达估测降水的效果,并对雨量计网中单个雨量计站点对校准雷达的贡献进行试验分析。结果表明:(1)参加校准的雨量计密度较小时,雷达估测降水的误差较大,估测效果不好;随校准雨量计密度的不断加大,雷达估测降水的偏差明显减小、估测精度不断提高并逐渐趋于稳定。(2)校准不同类型降水需要的雨量计密度不同,这与降水的性质有关;当校准雷达估测降水的效果与"真值场"的相当时,所需的雨量计密度为121 km^2·部^(-1)。(3)在雨量计校准网中任意增加降水量不为零的站点,会在增加的站点周围出现估测偏差(高估或低估),偏差的大小与站点降水量相对于其周围雨量计平均值的大小有关、偏差的影响范围则与站点周围雨量计的分布密度有关。(4)任意增大(减小)雨量计校准网中单个站点的降水量会使雷达对站点周围降水的估计偏高(偏低),高(低)估的程度及影响范围与站点降水量增大(减小)的多少及站点周围雨量计分布密度有关,而与降水类型及降水随时间的演变无关。

VISUM软件在轨道交通站点布置中的应用

为了提高轨道交通的交通方式分担率,应根据需求对站点密度提出合理的设计方案。结合中新天津生态城轨道交通塘汉线的站点密度设计的实例,利用VISUM软件,根据不同站点密度的方案对路网进行模拟仿真,分析了轨道交通站点密度对客流的影响,为设计提供理论依据。

线网规划的站点布局指标标准探讨

为了提高轨道交通网络中站点分布规划的合理性,分析巴黎、东京等城市的轨道交通网络层次和站点分布特征,总结不同区域站点分布密度及不同线路站间距指标特性,从区域协调性、交通功能需求等角度,分析轨道交通网络站点合理分布的理论化,确定具体的规划指标和标准。表明轨道交通站点分布应系统考虑区域协调性,通过网络层面的覆盖率指标考量对出行需求的满足,以及轨道交通服务水平。

基准降水对GPM数据精度的影响——以南京“20170610”极端降水事件为例

现有文献多采用两种途径生成评价GPM等卫星遥感反演降水数据精度的基准资料:站点基准降水和插值基准降水,然而,关于基准资料生成方法对卫星降水数据精度的影响以及应优先采纳哪种基准资料尚缺乏深入研究。因此,本文以南京“20170610”极端降水事件为例,利用地面稠密雨量站的观测资料,设计了不同地表雨量站点密度下的随机抽取试验,解析了不同地表基准降水条件下IMERG Early、IMERG Late和GSMaP NOW三种GPM数据的精度特征。结果发现,基准降水对GPM数据精度的影响与雨量要素、数据类型、指标类型、站点密度有关。进一步以高超密度站点插值降水作为“真实”降水,量化了不同站点密度条件下两种基准降水的误差,发现对于24 h累积雨量和逐小时降水过程,存在一定的雨量站点平均密度临界值。若雨量站点密度高于该临界值,以插值降水为基准评价GPM数据的精度更合理,否则采用插值降水和站点降水为基准均可。本文研究深化了对GPM降水数据误差特性的认识,可为合理选取评估卫星降水数据的地表基准数据生成方法提供参考。

近50年我国极端降水时空变化特征综述

全球变暖背景下,我国极端降水事件频发,引发严重水土流失事件,并造成重大损失;因此,开展极端降水及其时空变化特征研究对明晰极端降水变化规律、指导水土保持规划和治理等工作具有重要现实意义。目前,我国基于不同时空尺度的极端降水及其变化趋势的研究已取得丰富的成果,但对这些成果的总结和提炼不足,不利于正确认识我国极端降水规律。笔者通过搜集大量相关文献,对我国极端降水的时空变化特征进行分析,认为整体上我国极端降水事件呈增加趋势,但华北、东北和西北东部等地区呈减小趋势。研究表明,我国目前极端降水研究具有以下薄弱环节:1)气象站点密度普遍偏小;2)地形因素对极端降水的影响考虑不足;3)点状和面状降水数据结合不够紧密——从而造成不同学者在同一区域的研究结论往往不尽相同,一定程度上降低了研究结论的可靠性和可比性,也使得研究成果对实践工作的指导能力不足。建议后续研究应加密气象站点、充分考虑复杂地形条件对极端降水的影响以及加强点状和面状降雨数据的结合,以期获得更为准确的极端降水时空变化规律,增强对水土保持、防汛抗旱和水利工程防护等实践工作的指导作用。

基于EnKF排放清单反演方法的关键影响参数评估与优化

以中国一氧化碳(CO)排放反演为例,利用敏感性分析手段评估了集合数目、局地化半径､膨胀因子、观测站点密度和观测数据时间分辨率对排放清单反演的影响.结果表明:站点密度是影响排放反演的最重要参数.在不同站点密度下,反演的中国CO排放总量差异可达34%.同时,站点密度还会影响排放反演对其他参数的敏感性.随着站点密度的降低,排放反演对局地化半径、集合数目和膨胀因子参数变得更为敏感,但对观测数据时间分辨率的敏感性则有所下降.因此在站点稀疏地区,局地化半径是排放反演的主要影响参数,集合数目和膨胀因子次之;但在观测站点密集地区,局地化半径和观测数据时间分辨率是主要的影响参数,而膨胀因子和集合数目的影响相对较小.该研究能够为不同尺度的排放反演开展参数优化提供借鉴.在中国CO排放反演案例(站点密度为1.55个/104km2)中,建议反演参数设置为:集合数目为50、局地化半径为100km、最大似然估计膨胀方案(MLE)、日均或小时观测数据.

竞争性公共交通客运需求预测模型

优先发展公共交通 ,是解决我国大城市交通问题的必然要求。文章以公共交通系统中的车辆行程速度和公交站点分布密度作为两个主要影响因素 ,建立一个出行分布与交通方式划分合一的公共交通客运需求预测模型 。

中国高质量天然径流量估算

国家社会经济的可持续发展与可用淡水资源量关系密切.我国人口众多,水资源供需矛盾较突出.现有的天然河川径流资料缺失率较高,参考站点密度不足,在年际和季节变化尺度上存在较大偏差,难以客观揭示大尺度河川径流变化的自然规律.本研究基于VIC(The Variable Infiltration Capacity)分布式水文模型,结合参数不确定分析、流向校正和统计后处理方法,建立了一套长时序、多站点、高质量的天然河川径流资料.全国330个水文站分别约有83%和56%水文站的NSE值、KGE值大于0.70,该天然径流数据集可以为变化环境下水文过程模拟与水资源综合管理提供重要基础数据与科学服务.